大学概率知识点总结

大学概率知识点总结概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。大学概率知识点你都了解了吗？有哪些知识点呢，下面网友为你分享一下大学概率知识点吧！第一部分概率论基本知识随机事件与样本空间事件的关系与运算（和，积，差，相等，对立，互斥和逆事件）事件的关系图概率的概念和基本性质古典型概率几何型概率条件概率乘法公式全概率公式和贝叶斯公式事件的划分事件的独立性相互独立和两两独立独立重复试验第二部分一维随机变量离散型随机变量的定义和概率分布三种重要的离散型随机变量随机变量的分布函数的概念及其性质连续型随机变量的定义概率密度函数的概念均匀分布，指数分布和正态分布的概念及密度函数随机变量函数的分布第三部分二维随机变量二维随机变量及其分布函数的概念二维离散型、连续型随机变量的概率分布边缘分布函数分布率概率密度二维正态分布二维离散型条件分布率，二维连续型条件概率密度二维均匀分布相互独立的随机变量两个随机变量的函数的分布和、积、商、最大、最小值分布第四部分随机变量数字特征随机变量的数学期望的概念和性质常见分布函数的数学期望的计算方法及结果随机变量函数的数学期望及求解方法随机变量方差的概念和性质常见分布函数的方差切比雪夫不等式相关系数协方差的概念和性质随机变量的不相关性不相关性与独立性的关系第五部分大数定律和中心极限定理切比雪夫大数定律辛钦大数定律伯努利大数定律独立同分布中心极限定理（列维—林德伯格中心极限定理）棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理第六部分统计基础统计量样本均值样本方差和样本矩分布分布分布分位数正态总体的常用抽样分布第七部分估参数估计点估计的概念估计量与估计值矩估计法矩估计量和估计值最大似然估计法似然函数对数似然方程最大似然估计量和估计值估计量的评选标准（无偏性、有效性和相合性）及其相关概念（只数一要求）拓展：大学概率统计知识点归纳：第一章随机事件和概率1.随机事件的关系与运算；2.随机事件的运算律；3.特殊随机事件(必然事件、不可能事件、互不相容事件和对立事件)；4.概率的基本性质；5.随机事件的条件概率与独立性；6.五大概率计算公式(加法、减法、乘法、全概率公式和贝叶斯公式)；7.全概率公式的.思想；8.概型的计算(古典概型和几何概型)。第二章随机变量及其分布1.分布函数的.定义；2.分布函数的充要条件；3.分布函数的性质；4.离散型随机变量的分布律及分布函数；5.概率密度的充要条件；6.连续型随机变量的性质；7.常见分布(0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布)；8.随机变量函数的分布(离散型、连续型)。第三章多维随机变量及其分布1.二维离散型随机变量的三大分布(联合、边缘、条件)；2.二维连续型随机变量的三大分布(联合、边缘和条件)；3.随机变量的独立性(判断和性质)；4.二维常见分布的性质(二维均匀分布、二维正态分布)；5.随机变量函数的分布(离散型、连续型)。第四章随机变量的数字特征1.期望公式(一个随机变量的期望及随机变量函数的期望)；2.方差、协方差、相关系数的计算公式；3.运算性质(期望、方差、协方差、相关系数)；4.常见分布的期望和方差公式。第五章大数定律和中心极限定理1.切比雪夫不等式；2.大数定律(切比雪夫大数定律、辛钦大数定律、伯努利大数定律)；3.中心极限定理(列维—林德伯格定理、棣莫弗—拉普拉斯定理)。第六章数理统计的基本概念1.常见统计量(定义、数字特征公式)；2.统计分布；3.一维正态总体下的统计量具有的性质；4.估计量的评选标准(数学一)；5.上侧分位数(数学一)。第七章参数估计1.矩估计法；2.最大似然估计法；3.区间估计(数学一)。第八章假设检验(数学一)1.显著性检验；2.假设检验的两类错误；3.单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。